Research Manager | Production Inference

Research Manager | Production Inference

München Vollzeit 80000 - 100000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
DeepL

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Leite ein Team von Forschern und ML-Ingenieuren zur Entwicklung leistungsstarker Systeme.
  • Unternehmen: DeepL, ein globales KI-Unternehmen mit innovativer Kultur.
  • Vorteile: Hybridarbeit, flexible Arbeitszeiten, 30 Tage Urlaub und virtuelle Anteile.
  • Weitere Informationen: Dynamisches, internationales Team mit vielfältigen Karrieremöglichkeiten.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und führe ein talentiertes Team.
  • Qualifikationen: PhD oder starke ML-Systemerfahrung, Führungskompetenz erforderlich.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 80000 - 100000 € pro Jahr.

Meet Deep L

Deep L is a global AI product and research company focused on building secure, intelligent solutions to complex business problems.

Over 200,000 business customers and millions of individuals across 228 global markets today trust Deep L's Language AI platform for human‑like translation, improved writing and real‑time voice translation.

What Sets Us Apart

What sets us apart is our blend of cutting‑edge AI technology, meaningful work, and a culture where people truly thrive.

We’re a team of innovators, researchers, and creators driven by a shared purpose to unlock human potential by making work simpler, smarter, and more connected.

When we share what it’s like to work at Deep L, the reactions are overwhelmingly positive.

This might be because of our technology that helps millions of people and businesses communicate and work better every day, or because of the trust, curiosity, and care that shape our culture.

What we know for sure is this: being part of Deep L means joining a team dedicated to innovation, growth, and well‑being.

Discover more about life at Deep L on Linked In, Instagram, and our Blog.

Meet the team behind this journey

You will lead the Production Inference team — the group responsible for the systems that serve Deep L's language AI models reliably and efficiently at scale.

We sit at the intersection of research‑grade technical ambition and production‑grade operational discipline: our work determines whether Deep L's models reach users with the latency, reliability, and cost profile that makes commercial deployment viable.

The team owns the full model serving stack — from GPU‑resident inference runtimes and deployment infrastructure through to the developer platform that enables every other research team to bring their models to production.

We operate within the Research organisation, with close ties to Deep L's infrastructure and platform functions, and our architectural decisions affect every product Deep L ships.

The broader Research organisation publishes regularly at ACL, Neur IPS, and EMNLP, and the Production Inference team brings that same culture of rigour and innovation to the systems layer of AI.

Your Responsibilities

As Research Manager for the Production Inference team, you will own both people leadership and technical direction for a team of research scientists and ML engineers working on performance‑critical model serving systems.

While this is not a hands‑on coding role, you will be deeply involved in technical reviews, architecture decisions, and research direction for the inference stack.

  • You Will
  • Lead and develop a high‑performing team of research scientists and ML engineers, building strong development plans, fostering a candid and non‑retaliatory feedback culture, and maintaining high standards of technical rigour and delivery.
  • Own the team's research and development roadmap for production inference systems, in close collaboration with senior ICs and cross‑functional stakeholders, balancing near‑term reliability commitments with longer‑horizon research bets on inference efficiency and architecture.
  • Act as the primary technical interface between the Production Inference team and adjacent functions — including foundational models research, voice research, applied research, infrastructure, and product — ensuring research output is well‑scoped, well‑communicated, and delivered without creating downstream bottlenecks.
  • Drive the reliability, efficiency, and cost performance of Deep L's model serving stack, including strategic decisions around serving infrastructure evolution (load balancing, autoscaling, runtime selection, and hardware utilisation).
  • Operate with a high degree of autonomy, defining the team's direction and pushing for results in an environment where requirements from product or commercial stakeholders can be ambiguous or evolving.
  • Play an active role in identifying, assessing, and recruiting research and engineering talent as the team continues to develop.
  • Qualities we look for
  • You hold a Ph D (preferable) in Computer Science, Mathematics, Physics, or a comparable quantitative discipline, or possess a strong ML/systems background with equivalent research depth.
  • You have a strong foundation in production ML systems, inference optimisation, or model serving at scale — direct experience with LLM inference, speculative decoding, quantisation, or serving infrastructure is a meaningful differentiator.
  • You have proven experience leading a team of researchers or ML engineers, with a track record of developing talent, maintaining delivery rigour, and holding the balance between research quality and production reliability.

We are open to earlier‑stage managers who bring genuine conviction around people leadership.

  • You are comfortable operating across the full model lifecycle — from training handoff through to production deployment, monitoring, and efficiency improvement — and understand infrastructure and compute constraints without needing to own them directly.
  • You have excellent communication skills and the ability to translate complex technical direction into clear goals for both technical and non‑technical stakeholders.
  • You are solution‑oriented and decisive, able to define direction and drive outcomes without waiting for direction from above.

What We Offer

  • Diverse and internationally distributed team: joining our team means becoming part of a large, global community with people of more than 90 nationalities.

We're more than just colleagues; we're a group of professionals with a shared mission to connect diverse cultures.

Our global presence is growing–we've doubled in size nearly every year, with our employees based in the UK, Germany, the Netherlands, Poland, the US, and Japan, and we continue to expand our network.

  • Open communication, regular feedback: as a language‑focused company, we value the importance of clear, honest communication.

We value smooth collaboration, direct and actionable feedback, and believe that leading with empathy and growth mindset makes us better together.

  • Hybrid work, flexible hours: we offer a hybrid work schedule, with team members coming into the office twice a week.

This allows you to engage directly with your team and experience the unique energy of our workspace, while still enjoying the flexibility and comfort of working from home.

With flexible working hours and trust in your productivity, we are in sync with your team’s general locations and time zones to foster effective and seamless collaboration.

  • Virtual Shares - An ownership mindset in every role.

We believe everyone should share in our success, and that’s why every employee receives Virtual Shares, linking your contribution directly to Deep L’s growth and rewarding you with a stake in our future.

  • Regular in‑person team events: we bond over vibrant events that are as unique as our team, from local team and business unit gatherings, to new‑joiner onboardings, to company‑wide events that bring us all together–literally.
  • Monthly full‑day hacking sessions: every month, we have Hack Fridays, where you can spend your time diving into a project you're passionate about and get the opportunity to work with other teams–we value your initiatives, impact, and creativity.
  • 30 days of annual leave: we value your peace of mind.

With 30 days off (excluding public holidays) and access to mental health resources, we make sure you're as strong mentally as you are professionally.

  • Competitive benefits: just as our team spans the globe, so does our benefits package.

We've crafted it to reflect the diversity of our team and tailored it to align with your unique location, to ensure you feel supported every step of the way.

If this role and our mission resonate with you, but you're hesitant because you don't check all the boxes, don't let that hold you back.

We are an equal opportunity employer

You are welcome at Deep L for who you are - we appreciate authenticity here.

Our product is for everyone, and so is our workplace.

The more voices we have represented and amplified in our business, the more we will all succeed, contribute, and think forward!

So bring us your personal experience, your perspectives, and your background.

It’s in our diversity that we will find the power to break down language barriers in the world.

#J-18808-Ljbffr

Research Manager | Production Inference Arbeitgeber: DeepL

DeepL ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung bietet, in der Innovation und persönliches Wachstum gefördert werden. Mit einem internationalen Team von über 1.000 Mitarbeitern und flexiblen Arbeitsmodellen ermöglicht DeepL seinen Angestellten, ihre Karriere in einem bedeutungsvollen Bereich der KI-Technologie voranzutreiben. Die Unternehmenskultur basiert auf offener Kommunikation, regelmäßigem Feedback und einer starken Gemeinschaft, die Vielfalt schätzt und jedem die Möglichkeit gibt, zum gemeinsamen Erfolg beizutragen.

DeepL

Kontaktdaten:

DeepL Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Research Manager | Production Inference erhalten könntest

Wende dich an die richtigen Communities

Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.

Präsentiere deine Daten-Projekte

Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!

Nimm an Meetups und Hackathons teil

Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.

Direkte Bewerbungen über unsere Seite

Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei DeepL zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Research Manager | Production Inference mit Bravour zu bestehen

Führungskompetenz
Technische Leitung
Produktions-ML-Systeme
Optimierung von Inferenz
Modellbereitstellung in großem Maßstab
Erfahrung mit LLM-Inferenz
Kommunikationsfähigkeiten

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.

Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!

Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!

Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Research Manager | Production Inference bei DeepL gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei DeepL vorbereitet

Bereite deine technischen Skills vor

In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!

Verschaffe dir einen Überblick über Projekte

Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!

Vorbereitung auf case studies

In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!

Zeige deine Leidenschaft für Daten

Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für DeepL entscheidend sein!